데이터 관리 생태계가 진화함에 따라 기업 데이터의 종류는 다양해지고, 데이터의 양은 늘어나며, 데이터는 클라우드와 지역 경계를 넘어 분산되고 있습니다. 데이터 패브릭은 유연하게 사용할 수 있는 강력한 데이터 관리 방식으로, 디지털 혁신, 데이터 거버넌스, 고급 분석 이니셔티브에 필수적입니다. 데이터 가상화를 기반으로 하는 논리적 데이터 패브릭은 분산된 데이터를 통합, 관리하고, 데이터의 저장 위치, 형식, 응답 속도와 관계없이 모든 사용자에게 데이터를 실시간으로 제공할 수 있도록 해줍니다.
데이터 과학, 고급 분석, 인공지능, 머신 러닝이 주류로 채택되면서, 온프레미스든 클라우드든 데이터 레이크가 점점 더 중요해지고 있습니다. 데이터 웨어하우스와 운영 데이터 저장소는 비즈니스 인텔리전스(BI)와 데이터 분석에 있어 여전히 중요합니다. 하지만, 모든 데이터를 데이터 레이크나 데이터 웨어하우스로 옮기는 것은 실제로는 가능하지 않습니다. 또한, IT 예산 압박과 숙련된 데이터 엔지니어 및 데이터 관리 전문가의 부족은 IT 프로세스의 자동화를 요구합니다. 기업은 메타데이터 활성화, 인공지능/머신러닝, 시맨틱, 지식 그래프로 구성되는 논리적 데이터 패브릭 아키텍처를 이용하여 모든 데이터 저장소와 앱을 통합해야 합니다.
개인정보 보호, 데이터 보안과 거버넌스를 중앙에서 모두 해결
논리적 데이터 패브릭은 데이터 통합 레이어, 데이터 카탈로그, AI/ML 엔진, 시맨틱 레이어와 같은 서로 다른 툴을 조합해서 구성할 수 있는 아키텍처입니다. 이러한 구성 요소들을 통합 제공하는 플랫폼은 서로 다른 툴과 기술을 복잡한 코딩으로 결합하는 방식에 비해 항상 더 나은 결과를 제공합니다. 더 중요한 것은 데이터 가상화를 기반으로 하는 논리적 데이터 패브릭이 데이터를 복제하지 않고도 하이브리드/멀티 클라우드 환경에서 통합 데이터 뷰를 실시간으로 제공한다는 점입니다. 그 결과, 비용을 절감하고 비즈니스 통찰을 얻는 시간을 줄이며, 개인정보 보호, 데이터 보안과 거버넌스를 중앙에서 모두 해결하는 것이 가능해집니다.
- 성능과 데이터 보안 및 거버넌스를 저해하지 않으면서 하이브리드/멀티 클라우드, 엣지 컴퓨팅을 지원하는 아키텍처로, 데이터의 위치를 투명하게 하고 서로 다른 위치 간에 발생하는 데이터 이동 최소화
- 데이터 병렬 처리, 푸시다운 최적화, 캐싱 등 고급 최적화 기법을 통해 뛰어난 성능 제공
- 데이터 배포 레이어와 결합된 지능형 데이터 카탈로그를 통한 데이터 자동 발견과 스마트 데이터 검색 및 사용자간 데이터 공유
- 데이터 사용 패턴을 활용한 데이터 자동 추천 엔진을 통한 성능 가속화
논리적 데이터 패브릭의 이점에 대한 더 자세한 내용은 포레스터 TEI 보고서에서 확인하실 수 있습니다.
